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381.
采油速度对不同黏度均质油藏水驱特征的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
基于均质油藏水驱油物理模拟实验,研究不同黏度均质油藏在不同采油速度下的水驱特征。低黏度油藏(黏度小于5 m Pa·s)水驱波及均匀,流线粗。随采油速度的提高,注水沿油层底部突进减弱,纵向波及更均匀,油层顶、底面波及系数差异减小。低黏度油藏高速开发无水期采出程度明显高于低速开发,含水上升速度低于低速开发,适宜高速开发模式。中高黏度油藏(黏度5~50 m Pa·s)水驱过程中注入水表现出明显的指进现象,水驱流线细,水驱波及不完全,流线间波及程度弱,油层顶、底面波及系数差异大。随采油速度的提高,中高黏度油藏水驱流线更细,波及更不完全,油层顶、底面波及系数明显降低。中高黏度油藏高速开发见水时间短,无水期采出程度明显低于低速开发,含水上升速度高于低速开发,不适合高速开发。 相似文献
382.
383.
分析南洲水厂原水管线地基软土地质的特征,应用土工合成材料对管道基础进行加固,充分发挥其抗拉强度高、施工方便及造价低的特点.简要介绍了其设计计算与施工方法. 相似文献
384.
从大规模生物组学数据中准确识别导致癌症发生的协同驱动模块是生物信息学研究领域重大课题之一.现有研究方法通常只基于批量组学数据进行识别,忽视了细胞水平上的癌症异质性,易受噪声影响.针对上述问题,本文提出了一种基于单细胞数据和先验知识指导的协同驱动模块识别方法CDMFinder.该方法首先利用基因在不同亚型及正常细胞表达数据间存在的特异性共表达信息,融合基因交互网络,优化形成分子功能关联网络,在深入挖掘基因间功能关联的同时有效降低网络复杂度;再基于重叠马尔可夫(Markov)聚类从该网络中挖掘功能簇,并提出基于融合权重和贪心策略的驱动模块识别方法,从功能簇中获得驱动模块集合;最后,融合功能交互网络与突变共现定义模块距离函数,识别获取协同驱动模块. CDMFinder充分融合评估了表达、突变、差异分析等多种因素,展现了优良的识别性能.在乳腺癌和胶质母细胞瘤多组学数据上的实验结果表明,本文方法能够识别出超过对比方法 1.35倍的驱动基因,识别到的协同驱动模块在功能/通路水平富集度上超过现有算法1.5倍. 相似文献
385.
量子弱值测量在1988年被首次提出,目前已成为具备微弱信号放大、获得复数值观测结果和观测量子系统非经典特征等功能的实验工具,并且它与投影测量存在明显区别.关于弱值的物理解释,人们目前尚未达成完全一致的观点,而本文采用实用的观点,根据其数学关系式,认为弱值是一个与测量操作过程紧密相关的条件观测期望值.本综述首先对弱值测量一般过程展开理论描述,并对该过程中关键步骤的目的加以说明.其次,集中展示文献报道的4个不同物理实现方式的弱值测量实验方案.再次,介绍弱值测量的3种典型实验应用,以及每种应用的具体要求.最后,探讨弱值测量今后的研究方向,重点关注以下4个开放性问题:改进物理实现方式、突破应用条件限制、分析实验误差影响、探索其他应用可能. 相似文献
386.
文中基于遗传神经网络,建立动态前馈校正模型,自动调节轧制所需的各种参数.使轧钢系统工作在最佳值附近.经实测资料验证,模型能较准确预置调节参数,实现智能化控制. 相似文献
387.
目的建立高效液相色谱法同时检测抗疲劳类功能食品中红景天苷、淫羊藿苷、人参皂苷Rg1和葛根素4种有效成分的分析方法。方法样品中的待测组分经乙腈水溶液超声提取、过滤后,采用SHIFEIDO C_(18)柱(4.6mm×250mm,5μm)为分离柱,以乙腈(A)-水(B)为流动相,梯度洗脱流速为1.0mL/min;检测波长为203 nm;柱温为40℃,标准曲线法定量。结果 4种化合物分离度良好,线性相关系数均大于0.9996,回收率为96.4%~103.7%,检出限为5.2~50.0μg/g,定量限为15.5~151.6μg/g。结论本方法简便、准确,可用于抗疲劳类功能食品中功效成分的检测。 相似文献
388.
为提高无线通信系统的传输质量,提出一种新型的基于二维光子晶体的微波带阻滤波器,该滤波器由线缺陷波导和AAH谐振腔组成.通过改变AAH谐振腔与主波导的距离,增加它们之间的耦合系数,从而实现1668.3μm处微波波段的滤波;基于时域有限差分法(FDTD)原理,应用Lumerical软件进行仿真计算,仿真结果表明:该滤波器性... 相似文献
389.
基于三维场景的电力设施安全区域预警方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在电力设施现场作业过程中,需要监控在现场中的工作人员的位置用来对人员目标进行安全预警.本文提出了一种基于三维场景标定技术的电力设施作业现场人员目标安全预警方法,可以对于电力设施监控系统摄到的监控图像视频进行分析.从电力设施作业现场以及监控视频中提取先验标定数据,根据先验标定数据进行数据拟合,完成对电力设施作业现场的三维场景建模,再根据人员目标的识别结果从视频中计算人员目标的实际位置,与预先设定好的安全区域预警参数进行对比,确定当前现场状态.该方法经过现场验证,可以稳定的计算人员目标位置,提出准确安全预警信号. 相似文献
390.